論文の概要: IVP-VAE: Modeling EHR Time Series with Initial Value Problem Solvers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06741v3
• Date: Mon, 12 Feb 2024 19:10:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 20:08:37.967327
• Title: IVP-VAE: Modeling EHR Time Series with Initial Value Problem Solvers
• Title（参考訳）: IVP-VAE:初期値問題解を用いたEHR時系列モデリング
• Authors: Jingge Xiao, Leonie Basso, Wolfgang Nejdl, Niloy Ganguly, Sandipan Sikdar
• Abstract要約: 状態進化をIPPによって直接近似できる連続プロセスを用いて、時系列を純粋にモデル化することを提案する。 これにより、リカレント計算が不要になり、複数の状態が並列に進化することが可能になる。 実世界の3つのデータセットの実験から,提案手法は先進国を体系的に上回り,最先端の結果が得られ,データ効率の面で大きな優位性を持つことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.784780497613557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Continuous-time models such as Neural ODEs and Neural Flows have shown promising results in analyzing irregularly sampled time series frequently encountered in electronic health records. Based on these models, time series are typically processed with a hybrid of an initial value problem (IVP) solver and a recurrent neural network within the variational autoencoder architecture. Sequentially solving IVPs makes such models computationally less efficient. In this paper, we propose to model time series purely with continuous processes whose state evolution can be approximated directly by IVPs. This eliminates the need for recurrent computation and enables multiple states to evolve in parallel. We further fuse the encoder and decoder with one IVP solver utilizing its invertibility, which leads to fewer parameters and faster convergence. Experiments on three real-world datasets show that the proposed method can systematically outperform its predecessors, achieve state-of-the-art results, and have significant advantages in terms of data efficiency.
• Abstract（参考訳）: Neural ODEsやNeural Flowsのような連続した時間モデルでは、電子健康記録で頻繁に遭遇する不規則にサンプリングされた時系列を分析して有望な結果を示している。 これらのモデルに基づいて、時系列は通常、変分オートエンコーダアーキテクチャ内の初期値問題(ivp)ソルバと再帰ニューラルネットワークのハイブリッドで処理される。 IVPを逐次解くことで、そのようなモデルは計算効率が低下する。 本稿では,状態変化をivpsで直接近似できる連続プロセスを用いて,時系列をモデル化することを提案する。 これにより、反復計算が不要になり、複数の状態が並列に進化することが可能になる。 さらに、その可逆性を利用して1つのippソルバにエンコーダとデコーダを融合させることにより、パラメータの削減と収束の高速化を図る。 実世界の3つのデータセットの実験から,提案手法は先進国を体系的に上回り,最先端の結果が得られ,データ効率の面で大きな優位性を持つことが示された。

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